spss第10章主成分分析和因子分析-文庫吧資料
2025-05-21 11:36本頁面
【正文】 ?第 2步 數(shù)據(jù)組織：按如上表所示的“指標(biāo)”一列定義變量，輸入數(shù)據(jù)并保存； ?第 3步 主成分分析的設(shè)置，主要如下兩圖所示。試對其進(jìn)行主成分分析。i i i i pi py e x e x e x e x? ? ? ? ?第 i個(gè)主成分： 1kk piip ?????設(shè)第 k個(gè)主成分的方差占總方差的比例為 ，則有： kp1 11 1 12 2 12 21 1 22 2 21 1 2 2mmmmp p p pm my e x e x e xy e x e x e xy e x e x e x? ? ? ??? ? ? ? ????? ? ? ? ??主成分的計(jì)算公式為： 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社 5 主成分析 (3)分析步驟 ?第 1步 原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理； ?第 2步 計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣； ?第 3步 計(jì)算特征值及單位特征向量； ?第 4步 計(jì)算主成分的方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率； ?第 5步 計(jì)算主成分。主成分分析不能看作是研究的結(jié)果，而應(yīng)該在主成分分析的基礎(chǔ)上繼續(xù)采用其他多元統(tǒng)計(jì)方法來解決實(shí)際問題。分類變量和連續(xù)變量均可以參與兩步聚類分析。西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社 1 第十章 主成分分析和因子分析 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社 2 主要內(nèi)容 主成分析 因子分析 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社 3 主成分析 (1)基本概念 主成分分析（ Principal Component Analysis）就是考慮各指標(biāo)之間的相互關(guān)系，利用降維的方法將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)互不相關(guān)的指標(biāo)，從而使進(jìn)一步研究變得簡單的一種統(tǒng)計(jì)方法。主成分分析是由 Hotelling于 1933年首先提出的，是利用“降維”的思想，在損失很少信息的前提下把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)，稱為主成分。 每個(gè)主成分均是原始變量的線性組合，且各個(gè)主成分之間互不相關(guān)，這就使得主成分比原始變量具有某些更優(yōu)越的性能。 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社 4 主成分析 (2)統(tǒng)計(jì)原理 1 1 2 239。 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社 6 主成分析 (4)SPSS實(shí)現(xiàn)舉例 【 例 111】 為了從總體上反映世界經(jīng)濟(jì)全球化的狀況，現(xiàn)選擇了具有代表性的 16個(gè)國家的數(shù)據(jù)，這些國家參與經(jīng)濟(jì)全球化程度指標(biāo)值見下表。 編號 國家 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 1 中國 2 印度 4 3 日本 0 4 韓國 5 新加坡 6 美國 7 加拿大
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